OpenAI, sağlıkla ilgili sorulara yanıt veren ChatGPT Health özelliğini Amerika Birleşik Devletleri'ndeki tüm 18 yaş üstü kullanıcılara sunduğunu duyurdu. Ücretsiz planlar dahil olmak üzere Go, Plus ve Pro abonelikleri kapsayan bu güncelleme, web ve iOS platformları üzerinden kullanıma sunuluyor.

Kişisel Sağlık Verileriyle Entegrasyon İmkanı

Ocak ayında test süreci başlayan özellik, kullanıcılara Apple Health, Function ve MyFitnessPal gibi servislerden gelen kişisel verilerini sisteme entegre etme imkanı tanıyor. Ayrıca Epic ve Oracle Health gibi hastane sistemleri ile One Medical ve Function Health gibi sağlık platformlarındaki tıbbi kayıtların da entegrasyonu mümkün hale getirildi.

Kullanım İstatistikleri ve Model Performansı

Şirketin paylaştığı verilere göre, sağlıkla ilgili haftalık sorgu sayısı 230 milyondan 300 milyona yükseldi. Testler sırasında kullanıcıların yüzde 70'inin sağlık sorularını özel bir merkez yerine genel sohbet üzerinden sorduğu tespit edildi. Bu nedenle yeni güncelleme ile kullanıcılar, genel sohbet ekranındayken bağlı sağlık verilerinden beslenen yanıtlara ulaşabilecek.

OpenAI, en yeni modellerinden biri olan GPT 5.6-Luna'nın, sağlık sorgularını değerlendirmek için geliştirilen açık kaynaklı HealthBench testlerinde GPT 5.5 modelini geride bıraktığını belirtti. Şirket, modellerini geliştirmek için doktorlarla çalıştığını ve kullanıcı verilerini model eğitimi için kullanmadığını vurguladı.

Tıbbi Uyarılar ve Hukuki Süreç

Yeni özellik sunulurken, servislerin herhangi bir sağlık durumunun teşhisi veya tedavisi için tasarlanmadığına dair kullanım şartları korundu. Bu hatırlatma, Florida'da bir din görevlisinin doktora danışmaması yönündeki hatalı yönlendirme nedeniyle şirkete açtığı dava sonrası daha da kritik hale geldi. OpenAI, kullanıcıların bilgileri doğrulaması ve tıbbi kararları profesyonel tavsiyelerle alması gerektiğini belirtti.

Ne anlama geliyor?

Büyük dil modelleri, kullanıcıların mevcut sağlık kayıtlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş bilgiler sunmayı hedefler. Bu sistem, farklı platformlardaki verilerin tek bir merkezde toplanması ve doğal dil işleme yoluyla anlamlandırılması prensibiyle çalışır. Böylece kullanıcılar, karmaşık tıbbi belgeler veya günlük sağlık verileri arasında manuel arama yapmak yerine, sistem üzerinden hızlı analizler alabilirler.

Sektör genelinde bu tür araçlar, sağlık okuryazarlığını artırma ve kişisel sağlık takibini kolaylaştırma amacını taşır. Ancak bu teknolojiler, gerçek zamanlı teşhis koymak yerine mevcut verileri düzenleme ve bilgilendirme işlevi görür. Kullanıcı tarafındaki temel kazanım, dağınık haldeki sağlık verilerinin hızlıca sorgulanabilmesi ve beslenme veya alerji gibi genel konularda kişisel verilere dayalı yanıtlar alınabilmesidir.